Curso Online Machine Learning: validação de modelos

validação de modelos

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O que você aprenderá_

Entenda os perigos do hold out
Aplique técnicas de validação cruzada (cross validation)
Utilize a aleatoriedade a seu favor
Entenda quando usar diversas estratégias diferentes de validação cruzada
KFold, StratifiedKFold, GroupKFold
Trabalhe na previsão de novos grupos quando nem todos os dados são leituras independentes entre si
Utilize um pipeline para treino e validação

Público alvo_

Quem já conhece machine learning e quer comparar resultados de modelos treinados

Guilherme Silveira

Co-fundador da Alura, da Caelum e do GUJ. Com 18 anos de ensino nas áreas de programação e dados, criou mais de 100 cursos. Possui formação em engenharia de software, viés matemático e criativo, além de ser medalhista de ouro em competições nacionais de computação, tendo representado o Brasil nos mundiais. Participante de comunidades open source e de educação em tecnologia, tendo escrito 7 livros. Faz mágica e fala coreano no tempo livre.

Curso atualizado em 29/11/2024

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Ementa

Validação cruzada e aleatoriedade inicial
- Introdução
- A influência da aleatoriedade na validação do modelo
- A validação cruzada
- Validação cruzada
- Usando e avaliando com o cross validate
- Faça o que eu fiz na aula
- O que aprendemos?
KFold e aleatoriedade
- Kfold com aleatorização
- Embaralhando dados
- Faça o que eu fiz na aula
- O que aprendemos?
Estratificação
- Estratificação com validação cruzada
- Documentação e boas práticas
- Ordenando coluna
- Faça o que eu fiz na aula
- O que aprendemos?
Dados agrupáveis
- Gerando dados aleatórios
- Validação cruzada usando grupos
- Funcionamento do GroupKFold
- Faça o que eu fiz na aula
- O que aprendemos?
Pipeline de treino e validação
- A importância do pipeline no crossvalidate
- Conclusão
- Conferindo diferentes grupos
- Faça o que eu fiz na aula
- Treinando o modelo final
- O que aprendemos?

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Data Science

Trabalhe com dados. Aprofunde seu conhecimento nas principais ferramentas de uma pessoa data scientist. Descubra as diferentes possibilidades de análise de dados, do Excel ao Python, e mergulhe em frameworks e bibliotecas, como Pandas, Scikit-Learn e Seaborn.

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A didática e a forma como o Guilherme conduz a evolução do curso auxiliam muito no processo de aprendizagem.

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Juntando com a didática excelente do Professor Guilherme, os exemplos também foram muito bons, fornecendo uma visão geral de aplicações diversas.

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\Achei ótimo, muito bem explicado, o conteúdo muito aprofundao, Apenas um ponto é que em quase todos os textos das aulas há erros de código, e tem que ficar corrigindo o código.

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O que você aprenderá_